<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Anthropic API on 梦兽编程</title><link>https://rexai.top/tags/anthropic-api/</link><description>Recent content in Anthropic API on 梦兽编程</description><generator>Hugo -- 0.163.3</generator><language>zh-cn</language><copyright>梦兽编程</copyright><lastBuildDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://rexai.top/tags/anthropic-api/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>用 Rust 从零构建 AI Agent（二）：结构化 Prompt 架构与缓存边界</title><link>https://rexai.top/languages/rust/2026-07-01-building-ai-agents-in-rust-part-2/</link><pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rexai.top/languages/rust/2026-07-01-building-ai-agents-in-rust-part-2/</guid><description>承接 Part 1 的工具调用循环，Part 2 深入讲解 Agent 的系统提示词架构：Identity、Instructions、Output、Examples、Context 四层结构，以及 Anthropic Prompt Caching 的静态/动态边界与回归指纹。</description></item><item><title>用 Rust 从零构建 AI Agent —— 工具调用循环详解</title><link>https://rexai.top/languages/rust/2026-06-22-building-ai-agents-in-rust-part-1/</link><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://rexai.top/languages/rust/2026-06-22-building-ai-agents-in-rust-part-1/</guid><description>深入理解 AI Agent 的核心机制：工具调用循环。通过一个约 200 行的 Rust 实现，拆解模型如何通过工具使用获得行动能力，以及 Claude Code、GitHub Copilot 等产品的底层架构为何都是同一个循环。</description></item></channel></rss>